这次出去玩，我尝试把个人助理真正带进旅行流程里。从出发前比较目的地，到路上临时调整安排，都让它参与。
单纯让 AI 写一份旅游攻略其实没什么新鲜的。比较麻烦的是后面：酒店订好了，之前比较时的备注还没改；景点预约规则看起来查清楚了，实际打开小程序又不是那么回事；路上刷到一个“千万别去”的帖子，又得把上下文重新讲一遍。
聊得越多，越容易在聊天记录里考古。到底哪一版才是最终安排？
于是这次我把飞书多维表格当作共同维护的行程底稿，让助理围着它调研、核查和跟进。通常我在 ChatGPT 窗口提出执行需求，助理读取飞书里的材料，在群里汇报，表格保存当前状态，评论保留具体问题。用下来，最舒服的部分还真不是生成攻略，而是少了很多重复交代。
最近买了一盏国产的落地灯, 标称最大功率 70W, 可调色温亮度, 还支持 App 控制. 如果能把灯接入自动化控制, 用单片机发送协议就更好了。
灯送了一个遥控器, 上面有配对按键, 没有给红外预留的开孔。说明是无线连接。我手上没有 SDR, 于是先拆开遥控器看看电路板。
这个遥控器确实是国产厂商极致控制成本的典范。遥控器整机没有任何五金紧固件，两片塑料壳和电池仓盖都是卡扣设计。PCB 是单面板，按键是典型的金属膜案件，触点和飞线全部用碳膜实现。板子连丝印都没有，批号直接做在线路层。板子上有一个典型的 2.4GHz PCB 天线，旁边有一颗定制 IC，上网查不到型号。估计是这个遥控器的出货量非常大，厂方定制的 IC。
闲的无聊买了个墨水屏面板。于是就开始 brainstorm 在静态内容显示能力上面，可以承载什么有趣的业务或者制作一个好玩的艺术装置。考虑到嵌入式设备不一定有随时联网的条件，可选的一种形态是随机显示一些离线的文库。比如
基于已有的天气预报 API, 实现一个天气预报 App.
大致交互如下
在超市购买蔬菜水果等农产品时，往往需要称重计价。而传统的计价的过程往往需要人工介入，识别商品的类型并输入到机器中。目前，已有通过图像识别商品类型的产品，能够自动识别商品类型并选中单价，称重员确认后即可完成计价过程。
项目将会在嵌入式设备上部署一个能够执行图像分类任务的神经网络，并配合一些相应的外围软件组件来构成一个完整的应用系统。
玩上废萌你这辈子也是有了
本作故事拥有大部分废萌作共有的要素：男主的迫真网文开局，平淡若白开水的日常和神秘的天降矛盾。故事背景发生在一个欧洲风情的日本小镇，传言为一个许多年前来到日本的外国人所建立。而男主则因为被家长迫害（体验生活，迫真）而来到这里狠狠的打（后）工（宫）。
华南技术学院计算机工种在读学生。博客写着玩。
首页Banner是笔者在洱海边拍摄的照片。
要在板子上显示中文和其他自定义的字体，就需要往板子上上传对应的点阵字体，并利用相应的库来支持字体渲染。所幸Adafruit已经提供了现成的字体库，我们只需要安装相应的adafruit_bitmap_font库即可。
由于板子的存储空间受限，存储完整英文字体尚可，但存储完整中文字体则不太现实。我们需要先在电脑上制作字体的子集，随后转换成点阵字体上传到板子上。
实践是检验真理的唯一标准。
在程序设计竞赛等情况下，我们常常需要通过标准输入输出流交换大量的数据。然而，在传统OI培训当中，我们常常会接受到这样一个观点
要用printf，std::cout会太慢导致超时
笔者在wsl2环境下，利用谷歌开源的Google Benchmark框架进行了一次测试，被测试的函数包括：
时间序列，顾名思义，就是在时间轴上的一系列数据点。所谓时间序列预测，就是利用统计学模型，通过历史数据预报未来数据点的过程。
数据点显然有两个要素，分别是时间要素和数值要素。
若数值累加后仍有意义，则称数据系列是时期序列，否则称时点序列。
时间序列分析在商业，科学等多个领域有重要的实际作用。
时间序列分析在分析有一定规律的数据时才有较好的效果。而现实生活中的很多指标往往都有明确的规律，比如，游乐园的游客人数往往和节假日相关。
传统理论中，时间序列数值变化有以下四个组分
